2015 Fiscal Year Annual Research Report
各種交通情報サービスの提供のためのプローブカー情報の効率的収集とプライバシー保護
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26540037
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
東野 輝夫 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80173144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅津 高朗 滋賀大学, 経済学部, 准教授 (10346174)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | ITS / プローブカー情報 / OD交通量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、(i)渋滞箇所の特定、(ii)目的地までの所要時間の推定、(iii)出発地と目的地の組毎の交通量（ＯＤ行列）推定など、代表的な交通情報サービスの実現を念頭に、各車両からどのようなタイミングでどのような走行履歴情報を収集すればそれらのサービスを実現できるかを検討し、サーバー側の記憶容量を一定量に抑えつつ、プライバシーを保護した形でそれらのサービスを実現するための方法を考案すると共に、どの程度の車両から走行履歴情報を収集すれば対象サービスの精度を所望の水準に保てるのかなどについて理論的な考察を行うことを目的としている。
昨年度の研究で，赤信号中に車両が到着することによる車列の増大と青信号になり車両が順次通過していくことによる車列の減少についての数理モデルを構築し、少数のプローブカーデータから信号待ち車列長やその変動を高精度に推定する手法を提案した。
本年度の研究ではこの成果をもとに、短い時間間隔で各道路のリンク交通量を推定する手法、ならびに動的OD交通量を推定する手法を考案した。提案手法の性能を評価するためにミクロ交通シミュレータVissimを用いたシミュレーション実験を行った。実験の結果、タイムスライスを60分とすると誤差21%でリンク交通量を推定可能であることを確認した。ＯＤ交通量については、2km程度の都市部においても、車両が通行するおおよその経路を事前知識として与えることで，相関係数0.73でＯＤ交通量を推定できることが分かった。さらに、札幌市の7000程度の道路セグメントに対して、気象データと千台程度のプローブカー情報をもとに重回帰分析手法を活用することで、積雪量等の変化に伴うＯＤ旅行時間の変化を高精度に予測する手法を考案し、その成果をITSC2015国際会議で発表した。
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